📊Изкуствен интелект в науката за данни и анализа

Технологии и данни · 11 единица · безплатно, без членство

1 Въведение в изкуствения интелект в науката за данните и анализа: работен процес, роли, граници, валидиране и етика

2 Събиране на данни и разбиране на източника: схема, вземане на проби, качество и информираност за течове

3 Почистване и предварителна обработка на данни: Липсваща стойност, отклонение и преобразуване на типа

4 Проучвателен анализ на данни (EDA): Разпределения, връзки и първоначални прозрения

5 Инженеринг на функции: Генериране на варианти, кодиране, мащабиране и избягване на изтичане

6 Изграждане на модел: дефиниране на проблем, избор на алгоритъм и разделяне на обучение/тест

7 Оценка на модела: показатели, кръстосано валидиране и екстремно обучение

8 Визуализация и разказване на истории: точни графики, честни графики

9 Генериране на код: AI-подпомогнат анализ с Python (pandas) и SQL

10 Изтичане на данни и възпроизводимост: тихи бедствия и дисциплина

11 Фондация MLOps, етика, поверителност и отговорен анализ

Всички обучения Започнете от първата единица